SDI, un équipementier (OEM) et intégrateur logistique basé en Californie, est chargé de la conception et de l’installation de systèmes de vision industrielle pour ses clients, notamment les principales enseignes de mode telles que Nordstrom, Lululemon et Levi Strauss. Avec la hausse de la demande pour une livraison rapide des commandes en ligne, les enjeux en matière d’exactitude du traitement des commandes sont devenus encore plus importants. Par exemple, lorsqu’un seul article est commandé par un consommateur, mais que le mauvais produit est livré, cela peut s’avérer très onéreux pour les détaillants.
Pour l’entreprise SDI, la réduction et la prévention du nombre de détections de produits fausses ou incorrectes constituaient un aspect qui, grâce à elle, pouvait faire l’objet d’améliorations par les clients. À cette fin, ils devaient trouver la bonne solution de vision industrielle qui leur permettrait d’améliorer la précision d’acheminement vers les sites des clients.
« Pour le réapprovisionnement des boutiques, si nous effectuons une erreur de tri pour un article ou si la détection d’un article ne détecte pas correctement quelque chose et qu’il est trié au mauvais endroit, cela est certes embêtant mais ce n’est pas un problème d’importance majeure car l’article va simplement dans un autre magasin », a déclaré Dave Bodenheimer, vice-président de la recherche et du développement de produits chez SDI. « Dans le monde d’aujourd’hui, nous passons davantage au traitement des commandes et, dans ces cas, les erreurs de tri sont incroyablement difficiles et pénibles pour le client. Donc, le rôle que joue la détection d’éléments devient désormais beaucoup plus important. »
Initialement, SDI utilisait une solution photoélectrique pour la détection d’articles sur les trieuses d’unités pour ses clients, mais elle avait besoin de quelque chose de plus robuste. Alors que la technologie continuait de progresser, SDI a été présentée à la dernière innovation logistique de Cognex, le détecteur In-Sight 2800. Grâce à la technologie d’Edge learning basée sur l’IA, le détecteur peut améliorer les applications clés en matière de tri, notamment la détection des articles, la classification des articles et la détection des problèmes de processus.
« Nous prévoyons que ces solutions plus récentes de Cognex, comme le détecteur In-Sight 2800, nous donneront les outils dont nous avons besoin pour porter cette précision à un niveau dont le client sera satisfait. »
Par exemple, le détecteur aide les clients de SDI à détecter la présence ou l’absence d’éléments sur les arrière-plans les plus difficiles et dans des scénarios à faible contraste. Le détecteur permet également aux détaillants de faire la distinction entre un nombre quelconque de types d’emballage (boîtes, sacs en polyéthylène, emballages matelassés, sacs en papier, etc.). Et sachant que de nombreux clients de SDI utilisent différentes variantes de trieuses, le détecteur facilite l’identification des problèmes de processus comme les bourrages de convoyeurs ou les problèmes d’hygiène tels que les bacs sales.
SDI a mis à niveau un client en l’équipant du détecteur afin d’améliorer la détection de la présence/absence d’articles sur ses machines de tri. Pour le détaillant, un point crucial était la facilité de configuration du détecteur. SDI a pu configurer 10 caméras en seulement 4 heures. « L’Edge learning nous a aidés en termes de vitesse de configuration », a déclaré M. Bodenheimer. « En fait, nous avons pu obtenir une base de référence sur l’une de nos trieuses en entraînant simplement l’une des caméras et en déplaçant cet entraînement vers les autres caméras. »
SDI travaille désormais avec de nombreux clients souhaitant opter pour le détecteur en remplacement de leurs solutions de tri actuelles. « Avec le détecteur In-Sight 2800, nous avons pu voir immédiatement des produits qui ne pouvaient pas être détectés par d’autres solutions », a-t-il déclaré. « Nos clients ont été très satisfaits des résultats. Le détecteur In-Sight 2800 change la donne en matière de présence ou d’absence, de détection et de classification simple. »